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通用基础-排序算法

  • date_range 30/06/2019 00:00
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    java

快速排序

首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序

最好情况:每次划分过程产生的区间大小都为n/2,一共需要划分log2n次,每次需要比较n-1次,O(nlog2n)
最坏情况:每次划分过程产生的两个区间分别包含n-1个元素和1个元素,一共需要划分n-1次,每次最多交换n-1次,这就是冒泡排序了,O(n2)

堆排序

  1. 根据初始数组去构造初始堆(构建一个完全二叉树,保证所有的父结点都比它的孩子结点数值大)。
  2. 每次交换第一个和最后一个元素,输出最后一个元素(最大值),然后把剩下元素重新调整为大根堆。

堆排序过程的最好和最坏时间复杂度是O(nlog2n)

TOP K

如何在N个元素中寻找前K大的数?

快速排序:

  • 原理:每次快速排序中的划分过程能找到一个全部大于左边元素的一个值。如果该值的位置等于K,那么这个值和它左边的所有元素就是前K大的数;如果该值的位置小于K,那么对右边的元素继续划分排序;如果该值的位置大于K,那么对左边的元素继续划分排序
  • 问题:但空间复杂度是O(N),如果你要在很多元素中找很少几个top K的元素,或者在一个巨大的数据流里找到top K,快速排序是不合适的,堆排序更省地方

堆排序:

  • 原理:申请一个容量为K的数组,存入数组的前K个元素,创建长度为K的最小堆;从K开始循环数组的剩余元素,如果元素(a)比最小堆的根节点大,将a设置成最小堆的根节点,然后重建最小堆;循环完成后,最小堆中的所有元素就是需要找的最大的K个元素。
  • 优点:可以在N个元素中找到top K,时间复杂度是O(N log K),空间复杂的是O(K)

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